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人工智能辅助机会性测量腰椎骨密度研究:与定量CT比较
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作者 焦自梅 王曦 +3 位作者 刘钦鹏 刘凤杰 戴政君 张国伟 《中国CT和MRI杂志》 2024年第5期161-163,共3页
目的本研究旨在比较人工智能(AI)定量CT辅助诊断系统与定量CT(QCT)在胸部低剂量CT检查时机会性测量腰椎骨密度的一致性。方法选择2022年6月至2022年12月在我院因各种临床适应症行胸部低剂量CT检查的受检者作为研究对象,应用AI定量CT辅... 目的本研究旨在比较人工智能(AI)定量CT辅助诊断系统与定量CT(QCT)在胸部低剂量CT检查时机会性测量腰椎骨密度的一致性。方法选择2022年6月至2022年12月在我院因各种临床适应症行胸部低剂量CT检查的受检者作为研究对象,应用AI定量CT辅助诊断系统与QCT分别在胸部低剂量CT图像上测量受检者腰椎平均体积骨密度(vBMD),绘制散点图、Bland-Altman图检验二者的关系,计算Pearson相关系数评价其一致性。结果AI定量CT辅助诊断系统测量vBMD平均值为116.38±36.07mg/cm^(3),QCT测量vBMD平均值为115.60±38.07mg/cm^(3),线性回归分析与Bland-Altman分析显示二者对腰椎骨密度的测量具有良好的一致性,二者呈显著正相关(相关系数r为0.977)。不同性别中,AI定量CT辅助诊断系统与QCT对腰椎骨密度的测量亦呈显著正相关。结论AI定量CT辅助诊断系统与QCT基于胸部低剂量CT机会性测量腰椎vBMD具有高度一致性。 展开更多
关键词 人工智能 骨密度 体层摄影术 X线计算机
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基于离线关键站点和路径阻抗的地铁路线推荐方法
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作者 戴政君 宋莹 《数据挖掘》 2022年第3期246-258,共13页
目前主流的路线推荐方法先通过寻径算法在满足各种约数条件下寻找K条可行路线,然后根据乘客的出行偏好从K条可行路线中选择一条路线推荐给乘客。然而,由于寻径算法的约束条件只能通过实时计算得到K条可行路线,当同时进行大量乘客的路线... 目前主流的路线推荐方法先通过寻径算法在满足各种约数条件下寻找K条可行路线,然后根据乘客的出行偏好从K条可行路线中选择一条路线推荐给乘客。然而,由于寻径算法的约束条件只能通过实时计算得到K条可行路线,当同时进行大量乘客的路线推荐时,由于无法快速获得推荐路线从而影响乘客的用户体验。因此本文提出基于离线关键站点的K最短时间算法,通过构造关键站点图和哈希表离线辅助查找K条最短路径,从而降低算法的时间复杂度。此外,通过分析发现,乘客对出行的负面感受与地铁换乘次数及拥挤度间并不是简单的线性关系,随着换乘次数和拥挤度的增加,乘客对出行的满意度会迅速衰减,所以,目前通过最大最小值方法计算出的乘客偏好路线并不一定是最佳路线。因此,本文设计了基于路径阻抗的地铁路线推荐方法,其中路径阻抗由不同权重的地铁时间成本和拥挤成本组成,通过计算K条最短时间路径的路径阻抗,从中选出符合乘客偏好的出行线路推荐给乘客。通过理论分析,随着查询次数的增多,本文提出的基于离线关键站点的K最短时间算法时间复杂度要远小于其他约数条件下的寻径算法。最后通过具体的实验示例验证本方法完全可以满足不同乘客的路线推荐需求。 展开更多
关键词 地铁刷卡数据 寻径算法 路线推荐
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